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THÈME APPLICATION OF THE ARTIFICIAL NEURAL NETWORK FOR MODELING THE THERMAL BEHAVIOR OF BUILDING IN HUMID REGION THÈME APPLICATION OF THE ARTIFICIAL NEURAL.

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1 THÈME APPLICATION OF THE ARTIFICIAL NEURAL NETWORK FOR MODELING THE THERMAL BEHAVIOR OF BUILDING IN HUMID REGION THÈME APPLICATION OF THE ARTIFICIAL NEURAL NETWORK FOR MODELING THE THERMAL BEHAVIOR OF BUILDING IN HUMID REGION Léopold Mba a, Pierre Meukam b, Alexis Kemajou a a: Laboratoire dENERGIE de lEcole Doctorale des Sciences Fondamentales et Appliquées, Université de Douala - Cameroun b: Laboratoire dENERGÉTIQUE de lEcole National Supérieure Polytechnique, Université de Yaoundé I, Cameroun Correspondance:

2 Plan du travail Problématique Problématique Définition de réseau de neurones artificiels Définition de réseau de neurones artificiels Quelques applications des RNA Quelques applications des RNA Conception du modèle neuronal Conception du modèle neuronal Conclusion Conclusion Impact socio-économique Impact socio-économique

3 Bâtiment et sollicitations thermiques Température de lair extérieur Température de lair extérieur Humidité relative de lair extérieur Humidité relative de lair extérieur Flux solaire Flux solaire Température de lair intérieur Température de lair intérieur Humidité relative de lair intérieur Humidité relative de lair intérieur

4 Problématique Constat à lorigine de létude - Constat à lorigine de létude les occupants des bâtiments non climatisés sont dans linconfort thermique; les occupants des bâtiments non climatisés sont dans linconfort thermique; les bâtiments climatisés consomment non seulement excessivement lénergie électrique mais ne répondent pas aux normes de confort thermique les bâtiments climatisés consomment non seulement excessivement lénergie électrique mais ne répondent pas aux normes de confort thermique

5 - Pourquoi linconfort thermique dans les bâtiments climatisés et la consommation excessive dénergie électrique dans ces derniers? Les méthodes dévaluation des charges thermiques de climatisation non sont adaptées. Les méthodes dévaluation des charges thermiques de climatisation non sont adaptées. Problématique (suite)

6 - Quelle est la solution proposée dans ce travail pour résoudre les problèmes évoqués ? Une nouvelle méthode de prédiction de la réponse thermique dans les bâtiments en climat chaud et humide est proposée: lutilisation des réseaux de neurones artificiels (RNA). Problématique (suite)

7 Les réseaux de neurones formels étaient, à l'origine, une tentative de modélisation mathématique des systèmes nerveux, initiée depuis 1943 par Mcculloch. les neurones formels réalisent une combinaison linéaire des entrées reçues, puis appliquent à cette valeur une fonction d'activation, généralement non linéaire Définition de réseau de neurones artificiels

8 la prévision de la consommation dénergie électrique prédiction des données météorologiques la régulation du chauffage des bâtiments etc Quelques applications des réseaux de neurones artificiels

9 - La méthodologie La conception dun réseau de neurones artificiels suit la méthodologie représentée par lorganigramme à la figure 2.1 selon AMMAR (2007) Conception du modèle neuronal

10 Figure 1: Organigramme de conception dun réseau de neurones Base de données - Constitution darchitecture du RNA -Nombre de couches cachés -Nombre de neurones cachés Modèle validé ? Algorithme dapprentissage Non Oui Modèle neuronal optimal Figure 2 ci dessous -Algorithme de Levenberg Marquardt - logiciel Matlab -Perceptron multicouches - 07 couches cachées - 30 neurones par couche cachée

11 Figure 2. Présentation graphique des résultats expérimentaux Conception du modèle neuronal(suite)

12 Le modèle optimal qui permet la meilleure approximation de lévolution de la température de lair intérieur dans le bâtiment obtenu est: Résultats et commentaire TAE(k) TAI(k-1) TAI(k-2) TAI(k-3) TAI(k-4) TAI(k-5) TAI(k-6) TAI(k) xxixxi y (x,w)

13 (comparaison entre valeurs simulées par le modèle et celles mesurées: figure 3) Performances du modèle neuronal figure 3: comparaison entre les valeurs simulées et mesurées

14 Réduction de la consommation dénergie électrique dans les bâtiments climatisés Réduction de la consommation dénergie électrique dans les bâtiments climatisés Amélioration des conditions de vie des populations Amélioration des conditions de vie des populations (Lutilisation dun tel modèle dans les bâtiments pourrait rendre dénormes services aux occupants, il permettrait de simuler le comportement thermo-hydrique des bâtiments, afin dévaluer les charges sensibles et latentes dans ces derniers en zone humide à vaincre par les machines frigorifiques dont lobjectif est dobtenir le confort thermique, avec une moindre consommation dénergie.) Impact socio-économique

15 Les résultats montrent quil y a un grand rapprochement entre les valeurs mesurées et celles simulées par le modèle neuronal. Les résultats montrent quil y a un grand rapprochement entre les valeurs mesurées et celles simulées par le modèle neuronal. En perspective, il serait donc intéressant denrichir ce type de modèle, en prenant en considération deux sorties (température et lhumidité de lair intérieur) et plus de variables dentrées, par exemple le rayonnement solaire, lhumidité relative extérieure. En perspective, il serait donc intéressant denrichir ce type de modèle, en prenant en considération deux sorties (température et lhumidité de lair intérieur) et plus de variables dentrées, par exemple le rayonnement solaire, lhumidité relative extérieure. Conclusion et perspectives


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